I don’t see what you’re saying: The maluma/takete effect does not depend on the visual appearance of phonemes as they are articulated
Notice bibliographique
Résumé
In contrast to the principle of arbitrariness, recent work has shown that language can iconically depict referents being talked about. One such example is the maluma/takete effect: an association between certain phonemes (e.g., those in maluma) and round shapes, and other phonemes (e.g., those in takete and spiky shapes). An open question has been whether this association is crossmodal (arising from phonemes' sound or kinesthetics) or unimodal (arising from phonemes' visual appearance). In the latter case, individuals may associate a person's rounded lips as they pronounce the /u/ in maluma with round shapes. We examined this hypothesis by having participants pair nonwords with shapes in either an audio-only condition (they only heard nonwords) or an audiovisual condition (they both heard nonwords and saw them articulated). We found no evidence that seeing nonwords articulated enhanced the maluma/takete effect. In fact, there was evidence that it decreased it in some cases. This was confirmed with a Bayesian analysis. These results eliminate a plausible explanation for the maluma/takete effect, as an instance of visual matching. We discuss the alternate possibility that it involves crossmodal associations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».